时间处理是我们日常工作中遇到的基本问题
1、比较常用的时间处理函数
year 、month、day、hour、minute、second、quarter、dayofweek、dayofyear、date、time、month_name()、day_name() 、isocalendar().week
df.time.astype('datetime64')
df.time.dt.dayofyear
df.time.dt.dayofweek
df.time.dt.quarter
df.time.dt.time
df.time.dt.date
df.time.dt.second
df.time.dt.minute
df.time.dt.hour
df.time.dt.day
df.time.dt.month
df.time.dt.year
df.time.dt.month_name()
df.time.dt.day_name()
df.time.dt.isocalendar().week
df.time.dt.to_period('M')
df.time.dt.to_pydatetime()
is_month_start、is_month_end 、is_year_start、is _year_end、is_quarter_start、is_quarter_end、daysinmonth、is_leap_year
df.time.dt.is_leap_year
df.time.dt.daysinmonth
df.time.dt.is_quarter_start
df.time.dt.is_quarter_end
df.time.dt.is_year_end
df.time.dt.is_year_start
df.time.dt.is_month_end
df.time.dt.is_month_start
df.time.dt.ceil('H')
df.time.dt.floor('H')
df.time.dt.round('H')
pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) ，该函数主要用于生成一个固定频率的时间序列，在调用构造方法时，必须指定start、end、periods中的两个参数值，否则报错。
参数：
-start：时间开始
-end：时间结束
-periods：固定时期，取值为整数或None
-freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为'D'
-tz:时区，如tz='Asia/Shanghai'
-normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳
-name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None
-closed：None，左右边界都要，'left'只要左边界，'right'只要右边界
pd.date_range(start='20200101',end='20200102',freq='2h10min')
pd.date_range(start='20200101',end='20200102',freq='H')
pd.date_range(start='20200101',end='20200102',freq='min')
pd.date_range(start='20200101',end='20200102',freq='s')
pd.date_range(start='20200101',end='20200130')
pd.date_range(start='20200101',end='20200130',freq=pd.offsets.Day())
pd.date_range(start='20200101',end='20200130',freq='D')
pd.date_range(start='20200101',end='20200130',freq=pd.offsets.BDay())
pd.date_range(start='20200101',end='20200130',freq='B')
pd.date_range(start='20200101',end='20200130',freq='W')
pd.date_range(start='20200101',end='20200131',freq='W-MON')
pd.date_range(start='2020',end='2022',freq='YS')
pd.date_range(start='2020',end='2022',freq='AS')
pd.date_range(start='2020',end='2022',freq='A')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='Q')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='BMS')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='BM')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='MS')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='M')
pd.date_range(start='2020',end='2021',freq='SM')
pd.bdate_range(start=None, end=None, periods=None, freq=’B’, tz=None, normalize=True, name=None, weekmask=None, holidays=None, closed=None, **kwargs),bdate_range函数：生成工作日时间，用法同date_range函数
参数：
-start：时间开始
-end：时间结束
-periods：固定时期，取值为整数或None
-freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为'D'
-tz:时区，如tz='Asia/Shanghai'
-normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳
-name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None
-weekmask：str或None，默认为None
-holidays：list-like or None, default None
-closed：None，左右边界都要，'left'只要左边界，'right'只要右边界
pd.bdate_range(start = '2022-01-01',end='2022-01-10')
pd.bdate_range(start = '2022-01-01',freq= 'D',periods=4)
pd.bdate_range(start = '2022-01-01',freq= 'D',tz='Asia/Shanghai',periods=4)
pd.bdate_range(start = '2022-01-01 00:30',freq= 'H',periods=4,normalize=False)
pd.bdate_range(start = '2022-01-01 00:30',freq= 'H',periods=4,normalize=True)
pd.bdate_range(start = '2022-01-01 00:30',freq= 'H',periods=4,normalize=False,name='time')
pd.bdate_range(start = '2022-01-01 00:30',freq= 'H',periods=4,normalize=False,closed='right')
pd.bdate_range(start = '2022-01-01 00:30',end = '2022-01-01 10:30',freq= 'H',normalize=False,closed='left')
2.时间查询函数
between_time ：返回位于一天的特定时间之间的值
–参数 start_time, end_time, include_start=True, include_end=True, axis=None
indexer_between_time：返回位于一天的特定时间之间的值的索引位置
–参数 start_time, end_time, include_start=True, include_end=True
df.time.between_time(start_time='03:00',end_time='6:00')
df.time.between_time(start_time='03:00',end_time='6:00',include_end=False)
df.time.between_time(start_time='03:00',end_time='6:00',include_start=False)
df.time.index.indexer_between_time(start_time='03:00',end_time='6:00',include_start=False)
df.time.index.indexer_between_time(start_time='03:00',end_time='6:00')
at_time ：返回位于一天的特定时间的值
–参数 time, asof=False, axis=None
indexer_at_time：返回位于一天的特定时间的值的索引位置
–参数 time, asof=False
df.index.indexer_at_time(time='03:00')
df.at_time(time='03:00')
df.at_time(time='03:30',asof=False)
df.at_time(time='3:')
Original: https://blog.csdn.net/m0_46128639/article/details/121975381
Author: lghpy01
Title: DataFrame(11)：时间处理
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